Échelle libanaise de dépendance aux réseaux sociaux

1. Résumé / Abstract

L’Échelle libanaise de dépendance aux réseaux sociaux (Lebanese Social Media Dependency Scale, LSMDS) est un instrument psychométrique novateur et multidimensionnel conçu pour évaluer avec rigueur les comportements problématiques liés à l’usage des plateformes numériques chez les jeunes adultes et les étudiants universitaires. Développée dans le contexte socioculturel spécifique du Liban par Samar Younes, Pascale Salameh et leurs collaborateurs (2026), cette échelle répond aux limites inhérentes aux outils occidentaux traditionnels, lesquels peinent souvent à intégrer les déterminants collectivismes, les contextes de crises socio-économiques et le multilinguisme propres au Moyen-Orient. L’instrument synthétise les concepts cardinaux de l’addiction au smartphone, du syndrome de FOMO (Fear of Missing Out ou peur de rater quelque chose) et du trouble lié aux réseaux sociaux au sein d’une structure intégrée et culturellement adaptée.

Composée de 27 items issus d’une sélection rigoureuse parmi un pool initial de 55 questions, l’échelle s’articule autour de trois dimensions factorielles majeures : l’utilisation problématique du smartphone (11 items), la recherche de validation sociale sur les réseaux sociaux (8 items) et les symptômes de sevrage numérique (8 items). L’administration s’effectue sous forme d’auto-questionnaire standardisé en ligne, nécessitant entre 7 et 10 minutes de passation. L’instrument a été traduit et validé par une méthode rigoureuse de rétro-traduction (back-translation).

Sur le plan psychométrique, la LSMDS démontre d’excellentes qualités métrologiques. La cohérence interne globale mesurée par le coefficient alpha de Cronbach atteint un niveau remarquable de α = 0,931, tandis que les sous-échelles présentent des valeurs oscillant entre 0,847 et 0,913. L’analyse factorielle exploratoire utilisant une rotation oblique (oblimin) confirme une structure tridimensionnelle robuste expliquant 52,91 % de la variance totale. La validité convergente est étayée par des corrélations hautement significatives avec l’inventaire d’addiction au smartphone (SPAI, r = 0,863), l’inventaire d’angoisse de déconnexion (ON-FoMO, r = 0,888) et l’échelle des troubles liés aux réseaux sociaux (SMD, r = 0,621). L’outil s’avère indispensable pour la recherche épidémiologique et les interventions cliniques ciblant l’hygiène numérique.

2. Mots-clés / Keywords

Dépendance aux réseaux sociaux, Psychométrie, Liban, Étudiants universitaires, Addiction comportementale, Validation transculturelle, Peur de rater quelque chose, Utilisation problématique du smartphone, Sevrage numérique, Santé mentale des jeunes adultes

3. Auteurs / Authors

L’échelle a été développée et validée par une équipe multidisciplinaire de chercheurs affiliés à des institutions académiques et de recherche majeures au Liban :

• Samar Younes — School of Pharmacy, Lebanese International University, Bekaa, Liban (Courriel de correspondance : [email protected]).
• Zeinab Abbas — INSPECT-LB (Institut National de Santé Publique, d’Épidémiologie Clinique et de Toxicologie-Liban), Beyrouth, Liban.
• Chadia Haddad — INSPECT-LB (Institut National de Santé Publique, d’Épidémiologie Clinique et de Toxicologie-Liban), Beyrouth, Liban.
• Daniele Saade — INSPECT-LB (Institut National de Santé Publique, d’Épidémiologie Clinique et de Toxicologie-Liban), Beyrouth, Liban.
• Nisreen Mourad — School of Pharmacy, Lebanese International University, Bekaa, Liban.
• Hala Sacre — INSPECT-LB (Institut National de Santé Publique, d’Épidémiologie Clinique et de Toxicologie-Liban), Beyrouth, Liban.
• Amal Al-Hajje — INSPECT-LB (Institut National de Santé Publique, d’Épidémiologie Clinique et de Toxicologie-Liban), Beyrouth, Liban.
• Pascale Salameh — INSPECT-LB (Institut National de Santé Publique, d’Épidémiologie Clinique et de Toxicologie-Liban), Beyrouth, Liban.

4. Objectif / Purpose

Finalité diagnostique et épidémiologique

L’objectif primordial de l’Échelle libanaise de dépendance aux réseaux sociaux est de fournir aux chercheurs, épidémiologistes et cliniciens un instrument standardisé, fiable et écologiquement valide pour mesurer l’intensité de la dépendance comportementale aux réseaux sociaux dans un environnement socioculturel non occidental. La prolifération massive des technologies mobiles et des plateformes en ligne a transformé les modes de communication interpersonnelle à l’échelle mondiale, mais ses manifestations pathologiques demeurent intrinsèquement modulées par les caractéristiques culturelles, économiques et structurelles des populations cibles.

Bien que la littérature internationale regorge d’outils évaluant l’addiction à Internet ou aux smartphones, la grande majorité de ces échelles a été conceptualisée et étalonnée au sein d’échantillons occidentaux individualistes (Europe de l’Ouest, Amérique du Nord). Ces instruments négligent fréquemment la dynamique relationnelle propre aux sociétés collectivistes du monde arabe, où les plateformes numériques ne servent pas uniquement au divertissement individuel, mais constituent un vecteur indispensable de maintien des liens communautaires, familiaux et d’affirmation du statut social face aux pairs.

Justification contextuelle et clinique

Le contexte libanais présente des particularités uniques qui justifient pleinement le développement d’une mesure dédiée. D’une part, la société libanaise se caractérise par un environnement trilingue (arabe, français, anglais) et des normes sociales fortes orientées vers la connectivité interpersonnelle. D’autre part, les crises socio-économiques successives, les instabilités politiques et les défis infrastructurels (pannes d’électricité, précarité des réseaux de télécommunication) ont accentué le rôle des réseaux sociaux comme refuge psychologique, espace de socialisation substitutif et canal privilégié d’accès à l’information.

Dans ce cadre, la population universitaire représente une cohorte particulièrement vulnérable. Les étudiants font face à des pressions académiques aiguës tout en étant les utilisateurs les plus assidus des technologies interactives. Un usage compulsif des réseaux sociaux est fréquemment associé à une détérioration de la qualité du sommeil, à des symptômes dépressifs, à une anxiété sociale accrue et à une baisse significative des performances académiques. L’instrument permet ainsi :

• D’identifier précocement les profils d’étudiants à risque de cyberaddiction ;
• De distinguer les composantes comportementales d’usage excessif des moteurs affectifs sous-jacents (quête d’approbation et intolérance à la déconnexion) ;
• D’évaluer l’efficacité des programmes préventifs et des interventions de soutien psychologique en milieu universitaire ;
• De mener des études comparatives rigoureuses en santé publique à l’échelle régionale et internationale.

5. Construit psychologique / Construct

Le construit théorique sous-jacent à la LSMDS appréhende la dépendance aux réseaux sociaux non pas comme une entité unidimensionnelle monolithique, mais comme une addiction comportementale complexe et multifactorielle. L’échelle opérationnalise cette dépendance à travers l’interaction dynamique de trois dimensions interdépendantes :

1. Utilisation problématique du smartphone (Problematic Smartphone Use — 11 items)

Cette dimension évalue la perte de contrôle comportemental et l’incapacité à réguler le temps consacré à l’appareil numérique. Elle traduit l’aspect compulsif de l’utilisation : vérification automatique et répétée de l’écran, intrusion des appareils dans les activités de la vie quotidienne (repas, études, conduite automobile) et prolongation involontaire des sessions de navigation. Les individus présentant un score élevé sur cette dimension manifestent des difficultés substantielles à s’autoréguler, l’appareil devenant le canal exclusif d’accès aux flux informationnels et récréatifs.

2. Recherche de validation sociale (Social Media Validation Seeking — 8 items)

Ce construit cible les motivations psychosociales profondes de l’engagement en ligne. Il quantifie le besoin impérieux d’obtenir l’approbation, les mentions « j’aime », les commentaires élogieux et la reconnaissance des pairs virtuels. Cette dimension intègre également les processus de comparaison sociale ascendante et la peur aiguë d’être exclu des dynamiques groupales (FOMO). Les utilisateurs fortement dépendants de cette validation éprouvent une fluctuation marquée de leur estime de soi en fonction du retour interactif généré par leurs publications.

3. Symptômes de sevrage numérique (Social Media Withdrawal Symptoms — 8 items)

La composante affective de la dépendance est capturée par l’évaluation des réactions émotionnelles négatives survenant lorsque l’accès aux réseaux sociaux est entravé ou interrompu (batterie déchargée, rupture de réseau, interdictions institutionnelles). Elle mesure l’anxiété d’inaccessibilité, l’irritabilité, la détresse psychologique, l’agitation motrice et le sentiment de vide existentiel provoqué par la déconnexion forcée. Cette dimension constitue un marqueur clinique déterminant de la dépendance psychologique installée.

6. Cadre théorique / Theoretical Framework

Modèle I-PACE et paradigmes de l’addiction comportementale

L’ancrage théorique de la LSMDS repose principalement sur le modèle I-PACE (Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution) développé par Brand et ses collaborateurs (2016, 2019). Selon ce cadre théorique de référence en cyberpsychologie, les comportements d’utilisation problématique des technologies résultent d’une interaction continue entre :

• Les prédispositions individuelles de la personne (traits de personnalité, vulnérabilités génétiques, besoins psychologiques fondamentaux) ;
• Les réponses affectives et cognitives stimulées par l’environnement numérique (attentes de gratification, biais attentionnels, sentiment d’urgence) ;
• Les mécanismes de contrôle exécutif et d’inhibition comportementale.

Dans ce modèle, l’usage des réseaux sociaux débute par une recherche de plaisir ou de compensation émotionnelle (renforcement positif ou négatif), avant d’évoluer, chez les sujets vulnérables, vers des automatismes compulsifs caractérisés par une perte de contrôle préfrontale.

Théorie des composantes de l’addiction de Griffiths

La LSMDS intègre également la théorie universelle des composantes de l’addiction formalisée par Mark D. Griffiths (2005). Ce modèle postule que toute addiction comportementale se manifeste à travers six critères cardinaux :

1. La prééminence (Salience) : Les réseaux sociaux dominent les pensées, les sentiments et les actes du sujet ;
2. La modification de l’humeur (Mood modification) : Recours aux plateformes comme stratégie de coping pour atténuer le stress ou l’anxiété ;
3. La tolérance (Tolerance) : Nécessité d’augmenter progressivement le temps de connexion pour atteindre le même niveau de satisfaction ;
4. Le sevrage (Withdrawal) : Apparition d’états émotionnels aversifs lors de la cessation brutale de l’activité ;
5. Le conflit (Conflict) : Tensions interpersonnelles, académiques ou intrapersonnelles générées par l’usage excessif ;
6. La rechute (Relapse) : Tendance à reprendre des schémas d’utilisation pathologiques après des tentatives infructueuses de contrôle.

Théorie de l’autodétermination et de la comparaison sociale

Sur le plan social et motivationnel, l’échelle s’inspire de la théorie de l’autodétermination de Deci et Ryan (2000) et de la théorie de la comparaison sociale de Festinger (1954). Lorsque les besoins psychologiques fondamentaux d’affiliation, de compétence et d’autonomie sont frustrés dans le monde réel, les individus tendent à surinvestir les espaces virtuels pour combler ces déficits par le biais de rétroactions numériques immédiates (likes, partages, commentaires).

7. Validité / Validity

Validité de construit et validité convergente

La validité psychométrique de la LSMDS a été rigoureusement démontrée auprès d’une cohorte de 511 étudiants universitaires libanais. Pour attester de la validité convergente, les chercheurs ont confronté les scores de la LSMDS à plusieurs échelles internationales reconnues dans l’évaluation des comportements numériques problématiques :

• Smartphone Addiction Inventory (SPAI) : Une corrélation positive très élevée a été observée (r = 0,863, p < 0,001), confirmant que l’instrument capte avec précision l’utilisation compulsive des dispositifs mobiles.
• Online Fear of Missing Out Inventory (ON-FoMO) : Une corrélation positive majeure a été établie (r = 0,888, p < 0,001), attestant de l’adéquation de l’échelle à mesurer l’anxiété d’exclusion sociale en ligne.
• Social Media Disorder Scale (SMD) : Une corrélation modérée à forte (r = 0,621, p < 0,001) démontre une convergence robuste avec les critères diagnostiques formels des troubles liés aux réseaux sociaux, tout en confirmant que la LSMDS apporte une spécificité contextuelle complémentaire non réductible aux outils préexistants.

Tableau récapitulatif des corrélations de validation

Instrument de référence	Construit mesuré	Coefficient de corrélation (r)	Signification statistique
Smartphone Addiction Inventory (SPAI)	Addiction au smartphone	0,863	p < 0,001
Online Fear of Missing Out (ON-FoMO)	Peur de rater quelque chose en ligne	0,888	p < 0,001
Social Media Disorder Scale (SMD)	Trouble d’usage des réseaux sociaux	0,621	p < 0,001

Validité discriminante et transculturelle

La méthode de rétro-traduction (arabe-anglais-arabe) a garanti l’équivalence conceptuelle, sémantique et opérationnelle des items. Les analyses de variance ont mis en évidence des sensibilités différentielles selon le temps passé en ligne et l’impact subjectif sur le travail académique, confirmant l’excellente validité discriminante du questionnaire.

8. Fidélité / Reliability

La fidélité de la LSMDS a été évaluée à travers l’analyse de sa cohérence interne. Les résultats statistiques attestent d’une précision de mesure remarquable :

• Échelle globale (27 items) : L’alpha de Cronbach global atteint α = 0,931, traduisant une excellente homogénéité sans redondance excessive entre les items.
• Sous-échelle Utilisation problématique du smartphone (11 items) : Présente une cohérence interne élevée avec un coefficient α = 0,913.
• Sous-échelle Recherche de validation sociale (8 items) : Affiche un coefficient α = 0,876.
• Sous-échelle Symptômes de sevrage numérique (8 items) : Démontre une fidélité robuste avec un coefficient α = 0,847.

Ces coefficients dépassent largement le seuil conventionnel de 0,80 préconisé par les standards psychométriques internationaux (Nunnally & Bernstein, 1994), confirmant que l’outil est pleinement opérationnel tant pour des analyses de groupe en recherche que pour l’exploration de profils individuels en pratique clinique.

9. Analyse factorielle / Factor Analysis

Procédure d’extraction et de rotation

La structure dimensionnelle de l’instrument a été établie par une Analyse Factorielle Exploratoire (AFE) appliquée à un pool préliminaire de 55 items. En raison des intercorrélations théoriques et empiriques attendues entre les différentes facettes de la dépendance comportementale, une rotation oblique de type Oblimin directe a été sélectionnée.

Critères de rétention et réduction des items

L’adéquation de l’échantillonnage a été préalablement confirmée par l’indice de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) et le test de sphéricité de Bartlett. Le nombre de facteurs à extraire a été déterminé par la combinaison de trois critères stricts :

1. La règle de Kaiser (valeurs propres supérieures à 1,0) ;
2. L’examen du diagramme de sédimentation (scree plot de Cattell) ;
3. L’analyse parallèle de Horn.

Au cours de ce processus de réduction, les items présentant des saturations factorielles insuffisantes (< 0,40), des saturations croisées élevées sur plusieurs facteurs simultanément, ou une redondance sémantique manifeste ont été éliminés. Cette sélection rigoureuse a permis de condenser l’outil à 27 items optimaux répartis sur trois facteurs clairs.

Variance expliquée et répartition factorielle

Le modèle tridimensionnel final explique au total 52,91 % de la variance totale des scores. La répartition des items et la variance par facteur se présentent comme suit :

• Facteur 1 — Utilisation problématique du smartphone : 11 items regroupant les comportements automatiques, le temps d’écran excessif et l’interférence avec les tâches courantes.
• Facteur 2 — Recherche de validation sociale : 8 items ciblant la quête de reconnaissance, les comparaisons interindividuelles et la crainte de l’isolement numérique.
• Facteur 3 — Symptômes de sevrage numérique : 8 items mesurant la nervosité, l’anxiété et le mal-être lors de l’indisponibilité des réseaux.

10. Instrument de mesure / Instrument

• Nom officiel : Lebanese Social Media Dependency Scale (LSMDS) / Échelle libanaise de dépendance aux réseaux sociaux.
• Type de test : Auto-questionnaire psychométrique standardisé (self-report inventory).
• Format : 27 items formulés sous forme d’énoncés comportementaux et affectifs.
• Langue d’origine et de validation : Arabe (adapté au contexte linguistique libanais).
• Population cible : Étudiants universitaires et jeunes adultes.
• Âge d’application : 18 ans et plus.
• Mode d’administration : Questionnaire en ligne ou passation papier-crayon individuelle/collective.
• Durée de passation : Environ 7 à 10 minutes.
• Format de réponse (MANDATORY SCALE FORMAT) : 27 items.
• Cotation et scores : Calcul d’un score global de dépendance (somme ou moyenne de l’ensemble des 27 items) ainsi que de trois scores dimensionnels spécifiques (Utilisation problématique : 11 items ; Validation sociale : 8 items ; Sevrage : 8 items). Un score élevé reflète une dépendance plus sévère aux réseaux sociaux.

11. Permissions, Tarifs et Année du test / Permissions & Fee and Test Year

• Année de publication : 2026.
• Droits d’auteur et propriété intellectuelle : Détenus par les auteurs originaux (Samar Younes, Pascale Salameh et al.) et la revue de publication (PLOS ONE).
• Conditions d’accès et d’utilisation : L’article méthodologique est publié en libre accès (Licence Creative Commons Attribution CC-BY). Cependant, l’inventaire textuel complet des items n’est pas distribué dans le domaine public ouvert sans restriction.
• Tarification : Utilisation gratuite à des fins de recherche académique, médicale et scientifique non commerciale, sous réserve de solliciter l’autorisation formelle auprès des auteurs correspondants.
• Contact pour les autorisations : Dr Samar Younes (Courriel : [email protected]).

12. Références / References

Les références ci-dessous documentent le développement de l’échelle ainsi que les travaux théoriques et empiriques majeurs associés à la cyberpsychologie et aux addictions comportementales :

• Abiddine, F. Z. E., et al. (2024). The psychometric properties of the Arabic Bergen social media addiction scale. International Journal of Mental Health and Addiction. https://doi.org/10.1007/s11469-023-01185-2
• Ahmed, O., et al. (2024). Social media use, mental health and sleep: a systematic review with meta-analyses. Journal of Affective Disorders, 367, 701–714. https://doi.org/10.1016/j.jad.2024.08.193
• Al-Menayes, J. (2015). Psychometric properties and validation of the Arabic social media addiction scale. Journal of Addiction, 2015, Article 291743. https://doi.org/10.1155/2015/291743
• Andreassen, C. S., Torsheim, T., Brunborg, G. S., & Pallesen, S. (2012). Development of a Facebook addiction scale. Psychological Reports, 110(2), 501–517. https://doi.org/10.2466/02.09.18.PR0.110.2.501-517
• Barbar, S., et al. (2021). Factors associated with problematic social media use among a sample of Lebanese adults: the mediating role of emotional intelligence. Perspectives in Psychiatric Care, 57(3), 1313–1322. https://doi.org/10.1111/ppc.12692
• Boer, M., et al. (2022). Validation of the social media disorder scale in adolescents: findings from a large-scale nationally representative sample. Assessment, 29(8), 1658–1674. https://doi.org/10.1177/10731911211027232
• Brand, M., Young, K. S., Laier, C., Wölfling, K., & Potenza, M. N. (2016). Integrating psychological and neurobiological considerations regarding the development and maintenance of specific Internet-use disorders: An Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE) model. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 71, 252–266. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2016.08.033
• Griffiths, M. D. (2005). A ‘components’ model of addiction within a biopsychosocial framework. Journal of Substance Use, 10(4), 191–197. https://doi.org/10.1080/14659890500114359
• Kuss, D. J., & Griffiths, M. D. (2017). Social networking sites and addiction: ten lessons learned. International Journal of Environmental Research and Public Health, 14(3), 311. https://doi.org/10.3390/ijerph14030311
• Lin, Y.-H., et al. (2014). Development and validation of the Smartphone Addiction Inventory (SPAI). PLoS ONE, 9(6), e98312. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0098312
• Sette, C. P., et al. (2019). The online fear of missing out inventory (ON-FoMO): development and validation of a new tool. Journal of Technology in Behavioral Science, 5(1), 20–29. https://doi.org/10.1007/s41347-019-00110-0
• Younes, S., Abbas, Z., Haddad, C., Saade, D., Mourad, N., Sacre, H., Al-Hajje, A., & Salameh, P. (2026). Lebanese Social Media Dependency Scale. PLoS ONE, Article 0344535. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0344535

13. Questions et items du questionnaire / Scale Items

1. I spend more time on social media than I originally intended.
2. I feel a strong urge or craving to check my social media accounts frequently.
3. I neglect my daily responsibilities and academic work due to excessive social media use.
4. I find it difficult to cut down or control the amount of time I spend on social media.
5. I often check social media while studying, in class, or during important tasks.
6. I stay up late at night browsing social media feeds, disrupting my sleep schedule.
7. I find myself constantly refreshing notifications throughout the day.
8. I use social media to escape from negative emotions, stress, or real-life problems.
9. My productivity has significantly decreased because of the time I devote to social media.
10. People in my life complain about how much time I spend looking at my phone and social media.
11. I feel anxious or restless if I cannot check social media updates for an extended period.
12. Getting likes, comments, and shares on my posts boosts my self-esteem.
13. I feel disappointed or insecure if my posts do not receive the expected amount of engagement.
14. I constantly compare my life and achievements to those of others on social media.
15. I feel the need to document and share my daily experiences online to feel validated.
16. I worry that my friends are having fun or engaging in experiences without me when I am offline.
17. I constantly monitor who views my stories and profiles.
18. I carefully curate my online persona to gain approval and positive feedback from peers.
19. I feel pressured to stay updated with the latest trends and news shared on social networks.
20. I feel irritable and moody when my internet connection is lost or unavailable.
21. Being separated from my smartphone and social media makes me feel panicked.
22. I feel disconnected from the world when I cannot access my social media accounts.
23. I experience physical or mental discomfort when forced to disconnect from social media.
24. I immediately reach for my phone to check social media the moment I wake up.
25. I experience an overwhelming fear of missing out on important social interactions online.
26. I find real-life face-to-face interactions less engaging than online social interactions.
27. I have repeatedly failed in my attempts to reduce my overall social media consumption.